スマホで見る方はQRコードを読み込んでください
# 最初の一回はインストールが必要です.
# install.packages("radiant", dependencies = T)
library(radiant)
radiant()
library(radiant)
いろんな変数について同じようにグラフにしてみよう.
Lady Firstの精神をここに見ることができる.
Rコードだとexp(係数の値)を入れることで%の値を算出することができる,
library(radiant)
## Loading required package: radiant.data
## Loading required package: magrittr
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: lubridate
##
## Attaching package: 'lubridate'
## The following object is masked from 'package:base':
##
## date
## Loading required package: tidyr
##
## Attaching package: 'tidyr'
## The following object is masked from 'package:magrittr':
##
## extract
## Loading required package: dplyr
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## intersect, setdiff, union
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
## Registered S3 method overwritten by 'radiant.data':
## method from
## print.gtable gtable
##
## Attaching package: 'radiant.data'
## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## month, wday
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## diamonds
## Loading required package: radiant.design
## Loading required package: mvtnorm
## Loading required package: radiant.basics
## Loading required package: radiant.model
## Loading required package: radiant.multivariate
result <- logistic(
titanic,
rvar = "survived",
evar = "sex",
lev = "Yes"
)
summary(result, sum_check = c("confint", "odds"))
## Logistic regression (GLM)
## Data : titanic
## Response variable : survived
## Level : Yes in survived
## Explanatory variables: sex
## Null hyp.: there is no effect of sex on survived
## Alt. hyp.: there is an effect of sex on survived
##
## OR coefficient std.error z.value p.value
## (Intercept) 1.106 0.118 9.389 < .001 ***
## sex|male 0.086 -2.458 0.152 -16.141 < .001 ***
##
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Pseudo R-squared: 0.22
## Log-likelihood: -550.204, AIC: 1104.408, BIC: 1114.308
## Chi-squared: 309.577 df(1), p.value < .001
## Nr obs: 1,043
## Waiting for profiling to be done...
## coefficient 2.5% 97.5% +/-
## (Intercept) 1.106 0.879 1.341 0.236
## sex|male -2.458 -2.761 -2.163 0.295
##
## odds ratio 2.5% 97.5%
## sex|male 0.086 0.063 0.115
plot(result, plots = "scatter", nrobs = "-1", custom = FALSE)
細かい仮説等はいらないが,簡単に一言二言の説明をつけること.
exdataset$DIC_OTHをexdataset$DIC_OTH01として分配の有無に分けるためのコードは以下の通り.0 = 0; 1:10 = 1 - 終わったら“Store”をクリック!
統計について
再現性の議論について
分析の一連の流れについて
計量経済について * Heiss, Florian, 2016, “Using R for Introductory Econometrics”, Amazon Digital Services - 洋書.Rを用いた計量経済学入門の教科書だが,手を動かしながら学んでいくことができる.
Rによる統計 * Rjpwiki - Rに関する基礎知識の共有などが図られている.
RMarkdownの使い方
library(DT)
library(readr)
exdataset <- read_csv("/Users/akira/Dropbox/Education/2019MEIJI/[3_Wed2]Data_Analytics/analysis/data/exdataset.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## .default = col_double(),
## SEX_OBJ = col_character(),
## SEX_NIN = col_character(),
## F_SEX = col_character(),
## F_GEN_2 = col_character(),
## F_GEN = col_character(),
## F_FGR = col_character(),
## F_INK = col_character(),
## F_INS = col_character(),
## F_TAN = col_character(),
## ARE = col_character(),
## MAR = col_character(),
## CHI = col_character()
## )
## See spec(...) for full column specifications.
DT::datatable(exdataset)
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 主観的幸福度 | SUB_HAP | 現在,あなたはどの程度幸せですか?「とても幸せ」を10点,「とても不幸せ」を0点とすると,何点くらいになると思いますか?* | 0点「とても不幸せ」-10点「とても幸せ」 |
| 生活満足度 | SUB_SAT | あなたは全体として最近の生活にどの程度満足していますか?「とても満足」を10点,「とても不満足」を0点とすると,何点くらいになると思いますか? | 0点「とても不満足」-10点「とても満足」 |
| 生活満足度 | SUB_SLP | あなたは最近,どの程度眠れていますか?「とても眠れている」を10点,「全く眠れていない」を0点とすると,何点くらいになると思いますか? | 0点「全く眠れていない」-10点「とても眠れている」 |
図を見て下さい.
あなたはAさんです. あなたはTポイントを10ポイントを受け取りました.
そのうち,あなたはBさんに何ポイントかを渡すことができます.
さて,あなたはBさんに何ポイント渡しますか?
ここでは以下の条件の場合について教えて下さい.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 主観的幸福度 | DIC_PAR | Bさんが両親の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| DG友人条件 | DIC_FRI | Bさんが友人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| DG他者条件 | DIC_OTH | Bさんが全く知らない他人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
図を見て下さい.
あなたはAさんです. あなたはTポイントを10ポイントを受け取りました.
そのうち,あなたはBさんとポイントを分け合うことになりました.
あなたは,Bさんに対して分け合うポイントを提案することができます.
あなたは,10ポイントの中から,Bさんに対して分けたポイントを引いた残りを受け取ることができます.
しかし,Bさんがあなたの提案を拒否した場合には,その提案は実現せずに,
お互いポイントをもらえないことになります.
さて,あなたはBさんに何ポイント渡すことを提案しますか?
ここでは以下の条件の場合について教えて下さい.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 最終提案提案者両親条件 | ULT_PRO_PAR | Bさんが両親の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| 最終提案提案者友人条件 | ULT_PRO_FRI | Bさんが友人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| 最終提案提案者他者条件 | ULT_PRO_OTH | Bさんが全く知らない他人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
図を見て下さい. あなたはBさんです. AさんはTポイントを10ポイントを受け取りました.
Aさんが,あなたに対して分け合うポイントを提案します.
Aさんは,10ポイントの中から,あなたに対して分けたポイントを引いた残りを受け取ることができます.
しかし,あなたがAさんの提案を拒否した場合には,その提案は実現せずに,
お互いポイントをもらえないことになります.
さて,最低でも何ポイントの提案を受けたら,Aさんの提案を受け入れますか?
ここでは以下の条件の場合について教えて下さい.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 最終提案応答者両親条件 | ULT_REC_PAR | Bさんが両親の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| 最終提案応答者友人条件 | ULT_REC_FRI | Bさんが友人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| 最終提案応答者他者条件 | ULT_REC_OTH | Bさんが全く知らない他人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
図を見て下さい.
あなたはAさんです. あなたはTポイントを10ポイント持っています.
いくらかをCさんにあずけてください. CさんはあなたからあずかったTポイントを3倍にしてBさんに渡します.
Bさんは手元に渡されたポイントのうち,いくらかをあなたに返します.
この時,あなたはCさんにいくらあずけますか?
ここではBさんが以下の条件の場合について教えて下さい.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 信頼両親条件 | TRU_PAR | Bさんが両親の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| 信頼友人条件 | TRU_FRI | Bさんが友人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
| 信頼他者条件 | TRU_OTH | Bさんが全く知らない他人の場合 | 0ポイント-10ポイント |
以下の質問について4点満点でお答えください.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 自然運命 | SPN_UNM | 何かの大きな力に自分の運命は動かされているように感じることがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 自然感謝 | SPN_THK | 自然などの人間を超えた力に感謝の気持ちを持つことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 自然恐怖 | SPN_FEA | 自然などの人間を超えた力に恐れの気持ちを持つことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 自然生存 | SPN_LIV | 自然などの人間を超えた力によって,生かされていると思うことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 自然大切 | SPN_IMP | 自然は大切な存在である. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
以下の質問について4点満点でお答えください.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 第2者被監視感 | KAN_SEC | 日常生活の中で,直接誰か(人間)に見られていると思うことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 第3者被監視感 | KAN_THI | 日常生活の中で,監視カメラ等を通じて誰か(人間)に間接的に見られていると思うことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 超自然的被監視感 | KAN_SUP | 日常生活の中で,超自然的な存在に見られていると思うことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 第2者被監視感 | KAN_PRD | 無機物の中に,人間の表情のようなものを見出すことがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 自然大切 | KAN_KYK | 人に対して共感をすることがある. | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
以下の質問について4点満点でお答えください.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 死後世界 | DED_SHI | 「死後の世界」が存在すると思いますか? | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 天国 | DED_TEN | 「天国」が存在すると思いますか? | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 地獄 | DED_JIG | 「地獄」が存在すると思いますか? | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 奇跡 | DED_KIS | 「奇跡」が存在すると思いますか? | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
| 天罰 | DED_PUN | 「天罰」が存在すると思いますか? | 1全くそう思わない-4非常にそう思う |
以下の質問についてお答えください.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 性衝動 | SEX_IMP,SEX_IMP_num(数値,欠損値有り) | あなたの性衝動はどの程度強いと思いますか?7点満点でお答え下さい.なお,答えたくない方は「8.答えたくない」を選んで下さい. | 全く弱い.2. 弱い.3. どちらかと言えば弱い.4. どちらとも言えない.5. どちらかと言えば強い.6. 強い.7. 非常に強い.8. 答えたくない. |
| 自慰回数 | SEX_MAS,SEX_MAS_nen(年間回数): | あなたはどの程度の頻度でマスターベーションをしていますか?以下の選択肢の中から最も近いものを選んで下さい.なお,答えたくない方は「10. 答えたくない」を選んで下さい. | 1. 経験がない「0」, 2. 年に1回程度「1」, 3. 半年に1回程度「2」, 4. 3ヶ月に1回程度「4」, 5. 1ヶ月に1回程度「12」, 6. 2週に1回程度「26」, 7. 週に1回程度「52」, 8. 週に2-3回程度「130」, 9. 1日に1回程度「365」, 10. それ以上「730」, 11. 答えたくない「NA」 |
| 性交渉回数 | SEX_SEX,SEX_SEX_nen(年間回数) | あなたはどの程度の頻度で性交渉(性行為)をしていますか?以下の選択肢の中から最も近いものを選んで下さい.なお,答えたくない方は「10. 答えたくない」を選んで下さい. | 1. 経験がない「0」, 2. 年に1回程度「1」, 3. 半年に1回程度「2」, 4. 3ヶ月に1回程度「4」, 5. 1ヶ月に1回程度「12」, 6. 2週に1回程度「26」, 7. 週に1回程度「52」, 8. 週に2-3回程度「130」, 9. 1日に1回程度「365」, 10. それ以上「730」, 11. 答えたくない「NA」 |
| 性衝動対象 | SEX_OBJ | あなたの性衝動の対象として当てはまる選択肢を選んで下さい.なお,答えたくない方は「5.答えたくない」を選んで下さい. | 1.異性, 2. 同性,3. 両方,4. その他,5. 答えたくない |
| 天罰 | SEX_NIN,SEX_NIN_cen(中央値) | あなたが性交渉(性行為)をしたことがある人数を教えて下さい.* 性交渉を(性行為)したことがない場合は「0. 0人」を選んで下さい. また,答えたくない方は「12.答えたくない」を選んで下さい. | 1. 0人 「0」, 2. 1人 「1」, 3. 2〜3人 「2.5」, 4. 4〜5人 「4.5」, 5. 5〜7人 「6」, 6. 8〜10人 「9」, 7. 11〜15人 「13」, 8. 16〜20人 「18」, 9. 21〜30人 「25.5」, 10. 31〜40人 「35.5」, 11. 41〜100人 「70.5」, 12. 101人以上 「101」, 13. 答えたくない.「NA」 |
| 性情報開示 | SEX_NNA | 性情報に対して開示しなかった個数 | 上記5つについて答えたくないを選んだ個数 |
あなたのことについて教えて下さい.
| 項目名 | データタイトル | 質問項目 | 回答 |
|---|---|---|---|
| 性別 | F_SEX | あなたの性別を教えて下さい. | 1.男性, 2.女性,3.その他 |
| 世代 | F_GEN | あなたの年齢を教えて下さい. | 1. 10代前半, 2. 10代後半, 3. 20代前半, 4. 20代後半, 5. 30代前半, 6. 30代後半, 7. 40代前半, 8. 40代後半, 9. 50代前半, 10. 50代前半, 11. 60代前半, 12. 60代後半, 13. 70代以降 |
| 最終学歴 | F_FGR | あなたの最終学歴を教えて下さい. | 1. 中学校卒業, 2. 高校中退, 3. 高校卒業, 4. 専門学校(短期大学)中退, 5. 専門学校(短期大学)卒業, 6. 大学中退, 7. 大学卒業, 8. 大学院修士課程(博士前期課程)中退, 9. 大学院修士課程(博士前期課程)修了, 10. 大学院博士課程(博士後期課程)中退, 11. 大学院博士課程(博士後期課程)修了 |
| 個人収入 | F_INK,F_INK_cen(中央値,百万円) | あなた個人の年収を教えて下さい. | 0. 0円, 1. 1円〜200万円未満, 2. 200万円以上〜400万円未満, 3. 400万円以上〜600万円未満, 4. 600万円以上〜800万円未満, 5. 800万円以上〜1,000万円未満, 6. 1,000万円以上〜1,200万円未満, 7. 1,200万円以上〜1,500万円未満, 8. 1,500万円以上〜2,000万円未満, 9. 2,000万円以上, 10. わからない |
| 世帯収入 | F_INS,F_INS_cen(中央値,百万円) | あなたの世帯での収入の合計を教えて下さい. | 0. 0円, 1. 1円〜200万円未満, 2. 200万円以上〜400万円未満, 3. 400万円以上〜600万円未満, 4. 600万円以上〜800万円未満, 5. 800万円以上〜1,000万円未満, 6. 1,000万円以上〜1,200万円未満, 7. 1,200万円以上〜1,500万円未満, 8. 1,500万円以上〜2,000万円未満, 9. 2,000万円以上, 10. わからない |
| 回答端末 | F_TAN | あなたが現在回答に使われているケータイ/タブレット/パソコンについて,当てはまるものを選んで下さい. | 1. パソコン(Windows), 2. パソコン(Mac), 3. パソコン(その他), 4. タブレット(Windows), 5. タブレット(iOS,iPad), 6. タブレット(android), 7. タブレット(その他), 8. スマホ(Windows), 9. スマホ(iOS,iPhone), 10. スマホ(android), 11. スマホ(その他), 12. ガラケー,フィーチャーホン, 13. その他 |
| 都道府県 | PRE | あなたのお住まいの県を教えて下さい. | 1. 北海道2. 青森県3. 岩手県4. 宮城県5. 秋田県6. 山形県7. 福島県8. 茨城県9. 栃木県10. 群馬県11. 埼玉県12. 千葉県13. 東京都14. 神奈川県15. 新潟県16. 富山県17. 石川県18. 福井県19. 山梨県20. 長野県21. 岐阜県22. 静岡県23. 愛知県24. 三重県25. 滋賀県26. 京都府27. 大阪府28. 兵庫県29. 奈良県30. 和歌山県31. 鳥取県32. 島根県33. 岡山県34. 広島県35. 山口県36. 徳島県37. 香川県38. 愛媛県39. 高知県40. 福岡県41. 佐賀県42. 長崎県43. 熊本県44. 大分県45. 宮崎県46. 鹿児島県47. 沖縄県 |
| 地域 | ARE | 都道府県から地域に変換 | 北海道:1. 北海道,東北地方:2. 青森県3. 岩手県4. 宮城県5. 秋田県6. 山形県7. 福島県,関東地方:8. 茨城県9. 栃木県10. 群馬県11. 埼玉県12. 千葉県13. 東京都14. 神奈川県,中部地方:15. 新潟県16. 富山県17. 石川県18. 福井県19. 山梨県20. 長野県21. 岐阜県22. 静岡県23. 愛知県24. 三重県,近畿地方:25. 滋賀県26. 京都府27. 大阪府28. 兵庫県29. 奈良県30. 和歌山県,中国地方:31. 鳥取県32. 島根県33. 岡山県34. 広島県35. 山口県,四国地方:36. 徳島県37. 香川県38. 愛媛県39. 高知県,九州地方:40. 福岡県41. 佐賀県42. 長崎県43. 熊本県44. 大分県45. 宮崎県46. 鹿児島県47. 沖縄県 |
| 未既婚 | MAR | あなたはご結婚されていますか? | NotMarried:未婚,Married:既婚 |
| 子の有無 | CHI | あなたはお子さんがいらっしゃいますか? | NoChild:いない,Child:いる |